«monte-carlo» etiketlenmiş sorular

Markov Zincirinde çok yaygın bir sorun olan Monte Carlo, büyük üstel terimlerin toplamı olan hesaplama olasılıklarını içermektedir. ebir1+ ebir2+ . . .ea1+ea2+... e^{a_1} + e^{a_2} + ... Bir kutudaki bileşenler çok küçükten çok geniş yelpazeye kadar değişebilir. Benim yaklaşımım, en büyük üstel terimi etmektir, böylece:biraaK: = maksben( aben)K:=maxi(ai)K := \max_{i}(a_{i}) …

24 monte-carlo  floating-point  statistics 

PDE'lere yaklaşık çözüm bulma yöntemlerinin çoğunun boyut sayısıyla zayıf ölçeklendiğini ve Monte Carlo'nun ~ 100 boyut gerektiren durumlar için kullanıldığını biliyorum. ~ 4-10 boyutlarında PDE'leri verimli bir şekilde sayısal olarak çözmek için iyi yöntemler nelerdir? 10-100? Monte Carlo dışında, boyut sayısı ile iyi ölçeklenen herhangi bir yöntem var mı?

14 pde  monte-carlo  high-dimensional 

Bir fonksiyonu olan böyle sonludur ve bu integrali yaklaşık istiyoruz. ∫ R 3 f ( x , y , z ) d Vf( x , y, z)f(x,y,z)f(x,y,z) ∫R,3f(x , y, z) dV∫R3f(x,y,z)dV\int_{R^3} f(x,y,z)dV Kareleme kurallarına ve integrallerin monte carlo yaklaşımlarına aşinayım, ancak bunları sonsuz bir alanda uygulamakta bazı zorluklar görüyorum. …

13 monte-carlo  quadrature 

Bir uzay-zaman süreci için Bayesian bir model üzerinde çalışıyoruz ve log olasılığı için bir model gerektiren ve model parametrelerine göre gradyanı olan bir U-Dönüşü olmayan örnekleyici (NUTS) kullanıyoruz. Daha özünde, istatistiksel dağılımları, kronecker ürünlerini, üstelleri, oranları, if-else ifadelerini vb. İçeren oldukça karmaşık günlük olasılık fonksiyonuna sahibiz ve bunu sağlamamız gerekiyor …

12 monte-carlo  automatic-differentiation 

Asenkron hücresel otomata olarak tanımlanabilecek bir hesaplama modelleri koleksiyonum var. Bu modeller Ising modeline benzer, ancak biraz daha karmaşıktır. Bu modeller bir CPU yerine bir GPU üzerinde çalışmaktan fayda sağlayacak gibi görünüyor. Ne yazık ki böyle bir modeli paralel hale getirmek oldukça basit değil ve bana nasıl gideceğimi net değil. …

12 parallel-computing  monte-carlo  gpu 

(2 boyutlu) uygun olmayan integralim var ben= ∫birW( x , y)F( x , y)d x d yI=∫AW(x,y)F(x,y)dxdyI=\int_A \frac{W(x,y)}{F(x,y)}\,\mbox{d}x\mbox{d}y burada entegrasyonu alanı x = [ - 1 , 1 ] , y = [ - 1 , 1 ] ' den daha küçüktür ancak F ( x , y ) > …

12 monte-carlo  quadrature 

QuasiMonteCarloYöntemi kullanarak 3 veya 4 boyutlu bazı integraller gerçekleştiren bir Mathematica program var . Sorun şu ki, bu hesaplamaların bazılarının HPC kümemizde bulunan maksimum iş süresinde tamamlanamayacağı noktaya kadar can sıkıcı bir şekilde uzun zaman alıyor. Bu yüzden programı büyük bir faktörle hızlandıracağından şüphelendiğim C ++ 'da yeniden yazmayı düşünüyorum. …

12 libraries  monte-carlo  c++  mathematica 

Yeterince basit bir soru: bir çeşit Monte Carlo yönteminin uygun olduğuna karar verdiği göz önüne alındığında, çok boyutlu bir integral yapmak, psödondom sayılarını kullanan düzenli bir MC entegrasyonunun, bir quasirandom sekansı kullanan bir yarı Monte Carlo entegrasyonuna göre herhangi bir avantajı vardır. ? Öyleyse, bu avantajın devreye gireceği durumları nasıl …

11 monte-carlo 

Bu dağılımdan örneklemenin tek pratik yolu Monte Carlo yöntemleri olduğunda, bir dağılımın bilgi entropisini tahmin etmeyi sağlayan yöntemler arıyorum. Benim sorunum, Metropolis – Hastings örneklemesine giriş örneği olarak kullanılan standart Ising modelinden farklı değil. Bir küme üzerinde olasılık dağılımım var , yani her için var . öğeleri , Ising durumları …

10 monte-carlo  random-sampling 

Poincaré üst yarı uzay modelindeki hiperbolik uzay, sıradan ancak açı ve mesafe kavramı nispeten basit bir şekilde bozulur. Öklid alan I, örneğin üretme ile çeşitli şekillerde, bir top eşit rastgele nokta örnek olabilir bir yönü elde etmek için bağımsız bir Gauss örnekleri, ayrı ayrı bir koordinat radyal örnek eşit örnekleyerek …

10 computational-geometry  monte-carlo  geometry  random-sampling 

türündeki türündeki denklemleri çözmek için iyi bilinen birçok sayısal yöntem vardır örneğin ikiye ayırma yöntemi, Newton yöntemi vb.f( x ) = 0 ,x ∈ Rn,f(x)=0,x∈Rn, f(x) = 0, \quad x \in \mathbb{R}^n, Uygulamamda stokastik bir yöntemle hesaplanmaktadır (sonuç ortalamadır).f( x )f(x)f(x) Bu durumu iyi idare eden sayısal denklem çözme yöntemleri …

10 monte-carlo  nonlinear-equations  stochastic  numerics 

Benim sorum, bu referansta tarif edildiği gibi QMC yöntemlerinden gözlemlenebilirlerin çıkarılmasıyla ilgilidir . Path Integral Monte Carlo gibi çeşitli QMC yöntemlerinin resmi türevini anlıyorum. Ancak, günün sonunda hala bu tekniklerin etkili bir şekilde nasıl kullanılacağı konusunda kafam karıştı. Kuantum MC yöntemlerinin türetilmesinin temel fikri, Trotter yaklaşımı yoluyla, bir kuantum sisteminin …

10 monte-carlo  quantum-mechanics 

Ben bir işlev maksimize ilgilenen kulüpler , burada θ ∈ R s .f(θ)f(θ)f(\mathbf \theta)θ∈Rpθ∈Rp\theta \in \mathbb R^p Sorun, fonksiyonun veya türevlerinin analitik formunu bilmememdir. Yapabileceğim tek şey bir değer takarak, nokta-bilge işlevini değerlendirmektir Bir GÜRÜLTÜCÜ tahmin ve almak f ( θ * ) bu noktada. İstersem bu tahminlerin değişkenliğini azaltabilirim, …

10 optimization  monte-carlo  simulation 

Bazı Bayes güncelleme adımlarından sonra, normal dağılımların bir karışımının posterior dağılımı ile kaldım,Yani, \ theta parametresi , PDF'si normal PDF'lerin ağırlıklı bir karışımı olarak verilen ve normal RV'lerin toplamı olmayan bir dağılımdan çizilir. Bu posteriorun örnekleme yaklaşımında önemli bir örnek kullanmak için örnekler \ theta \ sim \ Pr (\ …

10 monte-carlo  probability 

Bu sorular compcci'de biraz konu dışı olabilir. gerekiyorsa lütfen nereye uyduğunu önerin. Soru, tüm simülasyonların verimli bir şekilde nasıl yönetileceği ile ilgilidir. diyelim ki bir simülasyon belirli bir önerilen değer aralığında tanımlanması gereken 2 parametreyi sabitlemeyi gerektirir. İki parametrenin bir çiftinin ürettiği daha iyi bir sonuç bulmak için (örneğin simülasyon …

9 monte-carlo  data-management